最佳答案
在數據處理中，我們常常碰到須要從一列數值中打消某些特定值掉落隊行合計或排名的情況。比方，老師的總成績中去掉落最高跟最低分後的均勻分，或許員工銷售額中去掉落異常值後的合計。對這類須要，我們可能利用合計函數來實現。本文將探究合計不參加排名時可能利用的函數及其利用。 罕見的合計函數有SUM、AVERAGE等，它們平日可能直接利用於數據集。但是，當須要打消某些值時，我們須要結合前提挑選功能。以Microsoft Excel為例，可能利用SUMIF或SUMIFS函數來挑選數據。 假設有一個銷售數據表，包含銷售人員、銷售額兩列。若要打算撤除前兩名銷售額後的總銷售額，可能利用以下步調：
- 利用RANK.EQ函數為銷售額排名。
- 利用SUMIF函數，以排名前提打消前兩名。 比方，公式可能寫成：=SUMIF(RANK.EQ(B2:Bn,2,False),">2",B2:Bn)。 其中B2:Bn代表銷售額的單位格地區，">2"表示打消排名在前兩名的數值。 在Python的Pandas庫中，也可能經由過程類似的方法處理這類成績。可能利用df['Sales'].rank()方法停止排名，然後用df[df['Rank'] > 2]['Sales'].sum()停止挑選跟合計。 其余，還可能利用更為高等的材料庫查詢語句來實現這一功能。在SQL中，可能利用窗口函數DENSE_RANK()跟子查詢來實現。 總之，在差其余數據處理情況中，合計不參加排名的函數抉擇多樣。從Excel的SUMIF到Pandas的DataFrame操縱，再到SQL的窗口函數，每種東西都供給了富強的數據處理才能。我們應當根據現實須要抉擇最合適的東西來實現數據處理任務。